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一种基于密度的增量k-means聚类算法研究

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摘要针对传统聚类算法无法有效处理高维混合属性数据集的问题,对原有的数据归一化方法进行改进。在kmeans和DBSCAN聚类算法的基础之上,结合增量聚类的思想和数据之间相异度的计算方法,提出了一种基于密度的增量k-means聚类算法。该算法能有效处理具有高维混合属性的数据集,在准确度和效率方面都得到提高。

DOI pd5eo5lwd7/1638323

作者司福明

机构地区不详

出处《新余学院学报》 2016年3期

关键词基于密度 DBIK-means聚类算法数据相异度

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2016年03月13日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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